L'addestramento del modello di solito include la raccolta e la preparazione dei dati, la scelta dell'algoritmo, la configurazione dei parametri e il controllo della qualità.

Lo sviluppo del modello avviene attraverso miglioramenti iterativi: aggiunta di nuovi dati, regolazione degli iperparametri, modifica dell'architettura o dell'algoritmo. È anche importante convalidare con nuovi dati per valutare la capacità di generalizzazione.

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